aclnnMaxPool2dWithMask

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

• 接口功能： 对于输入信号的输入通道，提供2维最大池化（max pooling）操作，输出池化后的值out和索引indices（采用mask语义计算得出）。

• 计算公式：

  • output tensor中每个元素的计算公式：

    $$out(N_j, C_j, h, w) = \max\limits_{{m\in[0,k_{H}-1],n\in[0,k_{W}-1]}}input(N_i,C_j,stride[0]\times h + m, stride[1]\times w + n)$$

  • out tensor的shape推导公式：

    $$[N, C, H_{out}, W_{out}]=[N,C,\lfloor{\frac{H_{in}+2 \times {padding[0] - dilation[0] \times(kernelSize[0] - 1) - 1}}{stride[0]}}\rfloor + 1,\lfloor{\frac{W_{in}+2 \times {padding[1] - dilation[1] \times(kernelSize[1] - 1) - 1}}{stride[1]}}\rfloor + 1]$$

  • indices tensor的shape推导公式：

    $$[N, C, H_{indices}, W_{indices}]=[N,C,k_h \times k_w, (\lceil{\frac{H_{out} \times W_{out}}{16}}\rceil+1) \times 2 \times 16]$$

函数原型

每个算子分为，必须先调用“aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMaxPool2dWithMask”接口执行计算。

aclnnMaxPool2dWithMaskGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  [object Object]

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：数据类型支持FLOAT。

• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：不支持BFLOAT16数据类型。

• 返回值：

  aclnnStatus: 返回状态码，具体参见。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

aclnnMaxPool2dWithMask

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

约束说明

• 确定性计算：

  • aclnnMaxPool2dWithMask默认确定性实现。

• 输入数据暂不支持NaN、-Inf。

• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：当输入数据是FLOAT类型时，会转换为FLOAT16类型进行计算，存在一定程度的精度损失。

• [object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：当ceilMode=True时，暂不支持如下stride场景：

$$s_h >= (H_{in} + padding\_size) / (H_{out} - 1)$$

$$s_w >= (W_{in} + padding\_size) / (W_{out} - 1)$$

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。